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GBDT
ERT 集成回归树——Dlib库landmark算法解析
答:
GBDT
与随机森林相似,但它们的构建策略有所不同。GBDT是逐次构建,每次迭代都会针对前一棵树的残差进行建树,形成残差树。这就像接力赛中的接力棒传递,每一棒都精确地纠正前者的偏差。级联残差回归则通过多棵树的集成,逐步逼近人脸的真实形状,将复杂的问题分解为一系列简单的预测任务。细致操作:每棵树...
高性能计算
GBDT
的原理是什么?
答:
残差的计算:在每次迭代中,
GBDT
首先计算当前模型的残差,即观测值与当前模型的预测值之间的差异。对于回归问题,残差即观测值减去当前模型的预测值;对于分类问题,残差可以表示观测值对应类别的概率与当前模型预测的概率之间的差异。残差的拟合:接下来,GBDT会使用新的决策树来拟合当前模型的残差。新的决策...
机器学习
GBDT
和XGBoosts有何区别?
答:
Xgboost 是GB算法的高效实现,其中基分类器除了可以使CART也可以是线性分类器。几大区别:传统
GBDT
以CART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯帝回归或者线性回归 传统GBDT在优化时只用到了一阶导数,而xgboost对代价函数进行了二阶泰勒展开,用到了一阶和...
GBDT
算法
答:
为了防止
GBDT
过拟合,需要对其进行正则化。主要有三种方式: 1. 给每棵树的输出结果乘上一个步长(学习率) a 。之前的弱学习器的迭代式改为: 2. 通过子采样比例进行正则化。GBDT每一轮...
LightGBM(lgb)介绍
答:
而LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一个实现
GBDT
算法的框架,支持高效率的并行训练,并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。 1.1 LightGBM提出的动机 常用的机器学习算法,例如神经网络等算法,都可以以mini-batch的方式训练,训练数据的大小不会受到内存...
GBDT
:梯度提升决策树
答:
GBDT
(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 GBDT中的树是回归树(不是分类树),GBDT用来做回归预测,调整后也可以用于分类...
(二):
GBDT
算法梳理
答:
GBDT
也是迭代,使用了前向分布算法,但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型,同时迭代思路和Adaboost也有所不同。在GBDT的迭代中,假设我们前一轮迭代得到的强学习器是ft−1(x), 损失函数是L(y,ft−1(x)), 我们本轮迭代的目标是找到一个CART回归树模型的弱学习器ht(x),让本轮...
GBDT
和Xgboost的区别是什么?
答:
主要区别在于:优化目标不同:
GBDT
每次迭代优化的目标是损失函数的梯度,而Xgboost优化的是目标函数的目标值。学习率不同:GBDT没有学习率这个参数,而Xgboost有。训练过程不同:GBDT是贪心地进行迭代训练,每次训练都是在上一次模型基础上进行的;Xgboost有两种训练过程,一种是贪心地进行迭代训练,另一种是...
随机森林
答:
GBDT
和随机森林虽然都是决策树的组合算法,但是两者的训练过程还是很不相同的。 GBDT训练 是每次一棵,一棵接着一棵(串行),因此与随机森林并行计算多棵树相比起来, 会需要更长的训练时间 。 在GBDT中 ,相对于随机森林而言(随机森林中的树可以不做很多的剪枝), 一般会选择更浅(depth更小)的树, 这样运算时间...
机器学习模型优缺点对比
答:
GBDT
(如随机森林)则倾向于集成多个弱分类器,降低方差,提高稳定性能,但对数据量和特征选择要求较高。神经网络作为非线性模型,能逼近复杂关系,但训练时间较长,参数调优是关键。偏差-方差的较量线性模型如线性回归,虽然简单直观,但对非线性数据处理能力较弱。非线性模型如多项式回归则能适应复杂关联,...
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